oracle截取字符串的方法

最新推荐文章于 2025-08-21 20:55:59 发布
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本文提供了一个SQL查询示例，用于从指定字符串中截取最后一个逗号及之前的部分。通过使用`instr()`函数和算术运算，可以高效地实现这一操作。
截取该字符串最后一个逗号（,）
select substr('dkd,ddd,dd,',1,instr('dkd,ddd,dd,',',',-1)-1) from dual
哨兵数据处理教程.zip
05-12
2. 使用转换工具：如果无法升级ENVI，可以使用第三方工具，如Sen2cor或Sen2explore等，将哨兵二号的数据转换为ENVI可读的格式。这些工具能够解压和转换数据，使其适应旧版ENVI。 哨兵二号数据处理的流程一般包括...
QGIS将tif切割成瓦片说明1
08-08
安装QGIS，如图所示，双击QGIS Desktop 3.20.2运行工具：找到tif影像图文件：将tif文件拖拽到QGIS工作区域，打开tif文件：然后点击上
QGIS配准栅格图片（无投影png格式）输出TIF格式（有投影）
gogozh的专栏
04-17 3457
图B点击选点后，会自动弹出操作框，在框中点击“从地图画布”，然后在参考图A中点击地图选点。图B点击选点后，会自动弹出操作框，在框中点击“从地图画布”，然后在参考图A中点击地图选点。设置目标投影（如：3857），设置输出图片的名称，默认是tif格式，路径和名称最好不要用中文。5，P1和P2选好后，要在对话框中点击“确定”，这是P1和P2点由绿色变为红色。5，P1和P2选好后，要在对话框中点击“确定”，这是P1和P2点由绿色变为红色。1，打开工程，打开参考图层A（WGS84），确保投影正确。
QGIS基于多期哨兵2影像遥感指数阈值法提取冬小麦分布（1）-数据预处理
QGISClass的博客
04-05 2956
本文演示使用QGIS基于NDVI遥感指数阈值法结合决策树提取冬小麦种植面积的过程，总体思路为：根据研究区域冬小麦生长周期特点，选择关键生长期多期遥感影像，计算NDVI指数，并根据NDVI提取关键地类，最后根据不同时期地类分布特点使用决策树进行条件组合，得到冬小麦的种植区域。 01流程说明 本文将QGIS基于NDVI遥感指数阈值法结合决策树提取冬小麦种植面积的过程分为如下4个步骤： 1) 数据预处理 2) 计算NDVI指数 3) 提取小麦种植区域 4) 分类精度评价 ...
哨兵二号（Sentinel-2）卫星数据处理
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BeZer0的学习笔记
04-11 2万+
S2A：表示 Sentinel-2A 卫星；MSL：表示多光谱数据；L1C：表示产品等级为 L1C 级别，该级别只经过了几何校正，L2A 级别产品还经过了辐射校正，但该级别需要用户自己处理；20190122T025021：表示数据获取时间，即 2019 年 1 月 22 日凌晨 2 点 50 分 21 秒，该时间为格林威治时间，比北京时间提前 8 个小时；N0208_R132：处理基线编号与相对轨道编号；T50RNV：拼接域编号；20190122T065329：估计是产品生成的时间。
哨兵（Sentinel-2）数据转.tif文件
weixin_48857697的博客
12-24 3868
本文介绍了如何使用Python中的GDAL库，将哨兵卫星数据中的多波段影像转换为通用的.tif文件格式。哨兵卫星提供了丰富的地球观测数据，包括多波段的遥感信息，然而，为了更方便地进行地理信息系统 (GIS) 和遥感分析，将数据转换为.tif格式是一种常见的需求。通过详细解释Python代码中的每个步骤，包括打开数据集、创建.tif文件、设置地理信息参数等，读者能够理解该过程的关键步骤。简单修改代码可以实现批量处理。
QGIS基于多期哨兵2影像遥感指数阈值法提取冬小麦分布（4）-分类精度评价
QGISClass的博客
04-22 2681
本文继续介绍使用QGIS基于多期哨兵2影像遥感指数阈值法提取冬小麦分布，本文为教程的第四部分：分类结果精度评价。所使用的示范数据下载地址为： 链接: https://pan.baidu.com/s/1GI32ipvabbgu0Ic2Q-dhdg 提取码: 1nqx 分类结果需要真值作为参考值进行精度评价。实际工作中，真值一般通过野外调查或者高精度遥感影像目视解译获取。本文为了说明流程，采用QGIS自带的随机采样结合在线遥感影像识别获取真值，构建误差矩阵进行精度验证。 01重分类（...
QGIS Desktop工具转换png文件为TIF文件
杨江的IT分享专栏
02-11 1567
菜单 Layer -> Georeferencer。点击 加载的图片的左下角的点。
十三、openlayers官网示例Cloud Optimized GeoTIFF (COG)解析——加载GeoTIFF并使用QGIS查看TIF文件
aaa_div的博客
05-13 3968
这个示例乍一看很简单，不就是加载了一个GeoTIFF数据源的图层？代码还这么少，噢耶，轻松get。但是，细细来看，还是有许多小细节的地方值得深挖。加载这个图层为什么没传style？难道是有默认样式？初始化地图的view这里直接写的source.getView() 为什么？像之前一样写 new View再传递参数能行吗？答案是可以的，不过要注意坐标系是3857 而不是4326，写成4326图层是看不见的，这也就告诉我们，加载的数据源要和地图的View坐标系保持一致，否则是出不来的。
RS|哨兵二号（.SAFE格式）转tif格式
个人学习笔记
07-31 1494
一、tif中只有红（band1）绿（band2）蓝（band3）近红外（band4）四个波段
QGIS读取NC（netCDF）数据并批量导出为tif
Vigo*GIS
06-29 7164
用QGIS处理nc数据比ArcMap方便很多
使用Python调用arcpy（arcgis的api）批量镶嵌Sentinel-2（哨兵2）数据
ghost_spuerman的博客
02-28 1188
接着上一期《使用gdal批量预处理Sentinel2 L2A数据集并输出为TIFF文件》，我原本也想使用gdal来实现批量镶嵌哨兵2的栅格数据，但是实验了很久，总是有bug，不是很好用，而且代码又臭又长。所以我改用成调用arcgis的api来实现批量镶嵌哨兵2数据，我相信做遥感开发和数据处理会有acrgis的。 如果帮到大家，希望点个赞谢谢啦Ciallo～(∠・ω< )⌒★。
哨兵2号数据下载拼接
08-04
如果需要拼接多个哨兵2号影像，可以使用 QGIS 的 **“Merge Vector Layers”** 功能或 GDAL 工具中的 `gdal_merge.py` 脚本。例如，使用 `gdal_merge.py` 合并多个 GeoTIFF 文件的命令如下： ```bash gdal_merge....
基于QGIS的哨兵二号B02/03/04波段RGB真彩合成
最新发布
zmbkyjzw的博客
08-21 448
最关键一步：点击由各输入文件置于不同的单独波段中！然后点击...进入选中三个波段，切记要按照红绿蓝从上到下来排（哨兵二号应该为B04-B03-B02),然后点击运行。然后就是把三个波段进行合并（合成RGB必经之路），打开数据处理下面的工具箱，在里面搜索Merge.并点击进入GDAL-栅格杂项中的合并。选中合并输入图层后右键选择属性后检查多波段色彩是否按照RGB原则摆放，然后点击运行，我们就会得到RGB真彩影像。上图就是打开后的（忽略合并输出那三个色，太懒了），原本这影像由于太暗，被我调了对比度和亮度。
qgis制作tif格式地图
weixin_41125984的博客
05-20 1419
国内的地图制作 比如tif普遍需要收费
使用gdal批量预处理Sentinel2 L2A数据集并输出为TIFF文件
ghost_spuerman的博客
02-25 1684
简单地说下我的需求，我是计算机专硕，最近遇到要处理和下载哨兵2，但是我看到网上的处理方法大多需要下载软件才能进行批量化处理，十分的麻烦。经过我简单的研究，写了一个gdal代码可以进行批量提取真彩色波段并输出为TIFF文件。
QGis二次开发 —— 3、程序加载栅格tif与矢量shp文件可进行切换控制，可进行导出/导入工程（附源码）
09-11 1271
QGis二次开发 —— 3、程序加载栅格tif与矢量shp文件可进行切换控制，可进行导出/导入工程（附源码）
QGIS实现tiff影像栅格数据切片教程
lz5211314121的博客
06-20 5451
然后下面的参数各位就要根据自己的情况指定了，比如最小缩放层级minimun zoom和最大缩放层级maximun zoom分别决定着从第几个缩放层级开始切片，以及到第几个层级切片结束。这两个参数大家需要自己指定一个文件夹，不然切片结果会找不到，这些参数都填写好之后，就可以点击右下角的“run”按钮，开始执行切片过程。实现栅格切片的方式有很多种，geoserver可以，qgis可以。自己写代码也可以，方式非常多。但如果你是png格式的图片的话，它是无法计算的，所以需要你手动输入图片对应的经纬度范围。
使用QGIS制作tif格式地图
Test_tju的博客
09-01 5893
官方的tutorial: http://www.qgistutorials.com/en/docs/3/georeferencing_basics.html
Sentinel-2哨兵二号数据下载与处理
08-13
此外，QGIS 和 ENVI 等遥感软件也支持 Sentinel-2 数据的读取、处理和可视化。 ### 应用场景 #### 1. 土地覆盖分类 通过多光谱波段组合，结合监督分类算法（如随机森林、支持向量机）进行土地覆盖分类。例如，使用...
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